정답 예측을 넘어, 추론으로
최근 AI의 진화 방향은 뚜렷합니다. 과거의 모델이 학습된 패턴을 근거로 가장 그럴듯한 답을 곧바로 찍어내는 ‘즉답기’에 가까웠다면, 이제는 사고 과정을 거쳐 결론에 이르는 ‘추론형 모델’로 흐름이 변화하고 있습니다.
새로운 세대의 모델은 질문을 받으면 곧장 답을 내지 않습니다. 여러 풀이 경로를 가상으로 전개하고, 그 과정에서 생긴 결과를 스스로 검증하고 수정한 뒤, 가장 일관되고 설득력 있는 결론을 선택하죠. 인간이 시험 문제를 풀 때 거치는 생각 → 검토 → 결정의 루프를 기계가 내재화한 셈입니다. 결과적으로 답의 정확도뿐 아니라 근거와 일관성, 설명 가능성까지 함께 개선되는 방향으로 나아가고 있습니다.
경쟁의 축이 바뀌다
불과 얼마 전까지만 해도 인공지능은 학습한 패턴을 바탕으로 그럴듯한 답을 즉시 고르는 시스템에 가까웠습니다. 일종의 ‘찍기’에 능한 학생과 비슷했습니다. 이제 흐름이 바뀌어 추론(Reasoning) 모델은 답을 말하기 전에 스스로 사고하고, 중간 과정을 점검하며, 모순을 발견하면 수정한 뒤 가장 설득력 있는 결론에 도달합니다. 근거와 일관성, 설명 가능성을 포함한 사고 과정의 품질을 향상시키는 것으로 중심이 이동했다는 말이기도 합니다.
이 전환은 연구와 산업계 전반에서 가속화하고 있습니다. OpenAI의 o1 계열은 “더 오래, 더 깊게 생각하는” 시간을 모델에 부여해 복잡한 과제를 푸는 능력을 끌어올렸고, 학습과 추론 단계에서 모두 더 많이 생각할수록 성능이 오르는 특성을 보고했습니다. DeepSeek의 R1은 강화 학습만으로도 추론력을 유의미하게 고양할 수 있음을 보여주며, 비용과 데이터 의존성에 대한 통념에 균열을 냈습니다.
국내에서는 네이버클라우드의 HyperCLOVA X THINK가 한국어 서비스 맥락에서 도구 호출과 자기 검증, 근거 제시를 결합한 실전형 추론 경험을 확장하고 있습니다. 즉, 모델이 스스로 생각의 경로를 만들고, 충돌을 발견하면 되돌아가 고치는 자기 점검 루프가 핵심 역량으로 떠오른 것입니다.
LLM은 어떻게 작동하나
LLM을 움직이는 축은 크게 데이터와 모델(Transformer), 두 가지입니다.
데이터: 거대한 언어의 바다
인터넷 기사, 책, 위키, 기술 문서, 심지어 코드까지 모델은 방대한 텍스트를 학습합니다. 예를 들어, ‘고양이’라는 단어가 나오면 모델은 그 단어 자체보다 앞뒤 문맥에서 어떤 표현이 함께 등장하는지를 통계적으로 익힙니다. 결국 모델이 배우는 것은 개별 문장의 정답이 아니라, 언어 사용의 패턴입니다.
모델(Transformer): 주목해야 할 것에 주목시키는 법
트랜스포머의 핵심은 어텐션(Attention)입니다. 문장 속 모든 단어 쌍을 바라보며 ‘지금 이 단어를 이해하려면 무엇을 특히 참고해야 할까?’를 점수로 매깁니다. 예를 들어, “그녀가 사과를 먹었다”에서 ‘사과’는 ‘먹었다’와 강하게 연결되고, ‘그녀’는 행위자라는 맥락으로 연결됩니다. 이 가중 연결망 덕분에 모델은 긴 문맥의 의존 관계도 안정적으로 잡아냅니다.
단순하지만 강력한 목표
LLM은 현재 문맥을 보고 다음에 올 토큰의 확률 분포를 계산한 뒤, 그중 하나를 고릅니다. 예를 들어, “오늘 날씨가 너무”라는 입력이 들어오면 내부적으로 다음과 같은 후보(확률은 가상의 수치)를 생성합니다.
- 기본 문맥:
덥다 0.38, 좋다 0.27, 습하다 0.12, 춥다 0.06, 흐리다 0.05 … - 직전에 “7월, 장마가 길었다”가 있었다면:
습하다 0.41, 덥다 0.33, 흐리다 0.10 … - 직전에 “한파주의보 발령”이 있었다면:
춥다 0.58, 매섭다 0.14, 쌀쌀하다 0.09 …
모델이 하나를 선택(샘플링)하면 문장이 한 토큰 길어지고, 곧바로 다음 토큰을 예측합니다. 예로, “오늘 날씨가 너무 덥다” 이후에는 “그래서,” “때문에,” “오늘은” 같은 연결어가 후보가 되고, 이어 “그래서 에어컨을 틀었다.”처럼 문장을 자연스럽게 완성합니다.
이처럼 모델은 매 순간 가장 그럴듯한 다음 조각을 고르는 일을 반복합니다. 이 단순한 과정을 수십억 번 학습하면 문법과 상식, 문맥 유지 능력은 물론 창의적인 응답까지 가능해지죠.
Open AI의 수석과학자 출신인 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 이런 비유를 들었습니다. 추리소설에서 탐정이 사람을 모아놓고 “범인을 밝히겠습니다. 그 사람의 이름은—”이라고 말하는 장면을 상상해 보세요.복잡한 추리소설에서 범인을 맞히는 일도, 본질적으로는 다음 단어를 예측하는 과정의 연장이라고 비유한 것도 같은 맥락입니다.
초기의 LLM 진화는 스케일링 법칙(Scaling Law)이 이끌었습니다. 데이터와 파라미터, 학습 시간을 꾸준히 늘리면 성능이 예측 가능하게 올라갔고, GPT-2와 GPT-3가 그 흐름을 상징합니다. 하지만 비용과 효율의 한계가 드러나면서 최근 연구의 초점은 다음 두 축으로 이동했습니다.
- 효율 및 경량화: ‘더 크게’ 대신 같은 자원으로 더 똑똑하게. 사전 학습과 미세조정, 추론 단계에서 계산을 아끼고, 필요한 곳에만 집중시키는 기법들이 주류가 됐습니다.
- 멀티모달: 텍스트를 넘어 이미지·음성·영상까지 함께 이해하고 생성하는 모델이 표준이 되고 있습니다. 실제 환경의 과제는 여러 신호가 동시에 들어오기 때문입니다.
이 전환을 재촉한 건 기존 LLM의 구조적 한계입니다. 구체적으로 어떤 한계가 문제였는지, 환각과 얕은 추론 두 가지를 중심으로 살펴보겠습니다.
환각(Hallucination): 근거 없는 자신감
모델이 사실이 아닌 내용을 그럴듯한 문장으로 만들어내는 현상입니다. 예를 들어, “세종대왕이 맥북프로를 던진 사건을 설명해 줘.” 같은 말이 안 되는 질문에도, 모델이 “훈민정음 창제 당시 스트레스로…”처럼 존재하지 않는 일화를 그럴듯하게 서술할 수 있습니다. 목표가 사실 검증이 아니라 다음 토큰 예측이기 때문입니다.
얕은 추론: 단계가 생략될 때
간단한 수리·논리 문제에서도 중간 사고가 생략되면 오류가 납니다. 예를 들어, “철수 > 영희, 영희 > 민수. 철수와 민수 중 누가 나이가 많나?”라는 질문에 모델이 곧바로 “민수”라고 답하는 경우가 있습니다. 단계별 검토 없이 확률적으로 익숙한 패턴을 선택하면 이런 실수가 발생합니다. 과제가 길어질수록 (즉 여러 단계의 추론이 필요할수록) 오차가 누적되는 경향도 있죠.
추론 모델의 원리
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 추론 모델(Reasoning Model)입니다. 기존 LLM은 질문을 받으면 가장 그럴듯한 다음 단어를 빠르게 고르는 데 최적화되어 있었죠. 반면 추론 모델은 사람이 답을 말하기 전에 생각하고 틀리면 수정하듯, 여러 풀이 경로를 가설로 세우고 → 중간 결과를 점검하고 → 모순이 보이면 되돌아가 수정하는 자기 검증 루프를 학습하여 내재화합니다.
- 계획(Plan): 가능한 풀이 경로를 몇 가지로 분해합니다.
- 검증(Verify): 중간 계산이 맞는지, 전제가 타당한지 확인합니다.
- 수정(Refine): 오류가 감지되면 이전 단계로 돌아가 경로를 바꿉니다.
이 세 단계를 반복하면서 정답에 도달할 확률과 신뢰도를 함께 끌어올립니다.
생각의 실마리, Chain of Thought(CoT)
Chain of Thought(CoT)는 모델이 정답만 바로 내지 않고, 답에 이르기까지의 생각을 단계별 문장으로 드러내게 하는 프롬프트 기법입니다. 가장 손쉬운 적용법은 프롬프트에 “단계별로 차근차근 생각해서 답해줘(Let’s think step by step)” 같은 지시문을 덧붙이는 것이죠. 이 한 문장만으로도 모델은 즉답 모드에서 사고 모드로 전환되어 중간 근거를 나열하고 스스로 검토합니다.
왜 CoT가 효과적일까? 잠재 능력을 ‘끌어내는 스위치’
핵심 요소는 시간과 구조입니다. 대규모 사전 학습으로 LLM 안에는 연쇄 추론, 산술, 규칙 적용 같은 잠재 역량이 이미 형성되어 있습니다. 다만 기본 디코딩은 가장 그럴듯한 다음 토큰을 빠르게 고르는 즉답 모드이기 때문에, 모델이 충분히 탐색·검증하기 전에 성급한 결론을 내리기 쉽습니다.
Chain of Thought 지시는 이 기본 모드를 바꿉니다. 모델에 토큰 예산(생각할 시간)을 더 배정하고, 문제를 단계로 분해해 중간 결과를 밖으로 드러내게 만들죠. 그 결과 다음과 같은 효과가 생깁니다.
- 탐색: 여러 가설과 풀이 경로를 펼쳐보고 가장 일관된 경로를 선택합니다.
- 구조화: 큰 문제를 하위 과제로 나누어 순서대로 계산을 수행하고 규칙을 적용합니다.
- 검증 가능성: 중간 근거가 외부화되므로 자기 점검이나 도구(계산기·검색)의 도움을 받아 오류를 바로잡기가 쉬워집니다.
CoT를 적용했을 때 달라지는 모습
<수학·논리 예시>
<한국어 ‘암호’ 해독 예시>
정리하면, 추론 모델은 길고 집요한 내면의 독백을 통해 답을 맞히는 것을 넘어 왜 그 답인지 설득하는 과정을 함께 제공합니다. CoT는 모델의 숨은 추론 능력을 즉답에서 사고로 전환해 실제 성능으로 표면화시키는 가장 간단하면서도 강력한 레버인 것입니다.
미래 전망과 과제
1) 전력 및 비용의 벽
추론 모델은 답을 내기 전 수천~수만 토큰의 사고 과정을 생성합니다. 토큰이 길어질수록 전력·지연·비용이 선형 이상으로 늘고, 대규모 데이터센터의 탄소 배출 문제로도 이어지죠. 그렇기 때문에, 다음과 같은 효율화 연구가 핵심 과제가 됩니다.
- 짧게 생각하기: 쉬운 문제는 바로 답하고, 어려울 때만 단계별 생각(CoT)을 시켜서 연산을 아끼는 것
- 빠르게 생각하기: 초안 → 확정 방식의 디코딩, KV 캐시를 활용한 최근 문맥 재사용, 필요한 모듈만 선택적으로 쓰는 방식으로 연산을 분산해 응답 속도를 높이는 것
- 밖에서 생각하기: 계산·검색·코드 실행은 외부 도구에 일을 맡겨, 모델이 만들어야 할 말(토큰)을 최소화하는 것
- 학습으로 압축하기: 한 번 깊이 생각해 얻은 지식을 증류(Distillation)로 저장해 두고, 다음에는 짧고 빠르게 답하는 것
2) 멀티모달 추론
실제 문제는 텍스트만으로 풀리지 않습니다. 의료를 예로 들면 의사는 CT 이미지, 문진 기록, 환자 음성의 떨림까지 종합해 진단합니다. 모델도 다음 역량을 갖춰야 합니다.
- 시각과 언어 결합: 글·표·그림·영상을 한꺼번에 이해하고 필요하면 그에 맞춰 설명/요약/생성
- 교차 근거 제시: “왜 그렇게 판단했는가?”를 위치까지 제시
- 실시간성: 음성 스트리밍 입력에 즉시 반응하고, 화면이 바뀌면 판단도 즉시 갱신
- 도메인 적합성: 의료·제조·금융 등 각 분야의 현지 데이터로 정렬하고, 편향 및 프라이버시 기준 내재화
3) AI 에이전트의 등장
앞으로 AI는 정보를 알려주는 단계를 넘어 목표를 세우고(Plan) → 도구를 호출해 실행하고(Act) → 결과를 보고 경로를 수정하는(Observe) 에이전트로 진화할 것입니다. 예컨대 사용자가 “주말 부산 1박 2일”이라고만 말해도, 에이전트가 날씨·예산·동행자 조건을 반영해 교통·숙소·식당을 검색하고 비교하며, 일정을 조합하고 예약까지 마무리합니다. 또한 여기서 그치지 않고 항공 지연이나 예약 대기 해제와 같은 변수에 맞춰 계획을 자동으로 재수립할 것입니다.
정리하며
AI의 무게중심은 정답을 회상하는 시스템에서 근거를 세우고 스스로 검증하는 시스템으로 옮겨가고 있습니다. 대규모 사전 학습 위에 사고 과정을 단계화(CoT), 도구 호출, 자기 점검을 얹은 추론 모델은 단순 정답률 상승을 넘어 지능을 구현·설명·평가하는 방식 자체를 바꾸고 있죠.
이 변화는 제품과 연구의 기준도 바꿉니다. ‘무엇을 얼마나 아는가?’보다 ‘얼마나 깊고, 일관되게 생각하는가?’ 그리고 ‘그 과정을 얼마나 투명하게 보여주고 재현할 수 있는가?’가 경쟁력의 핵심이 됩니다. 멀티모달 이해, 효율적 추론(필요할 때만 길게 생각), 신뢰성 확보(근거 제시·검증·보호장치), 실행까지 이어지는 에이전트화가 차세대 AI 스택의 기본값이 될 것입니다.
한 줄로 요약하면, 앞으로의 승부는 지식의 양이 아니라 사고의 질입니다. ‘잘 아는 AI’를 넘어 ‘잘 생각하고, 근거를 제시하며, 끝까지 실행하는 AI’를 얼마나 빨리, 안전하게, 효율적으로 구축하느냐가 다음 챕터를 가를 것입니다.
더 알아보기: KBS N 시리즈 ‘AI토피아’ 제1회
위에서 정리한 내용은 윤상두 네이버클라우드 AI Lab 리더가 출연한 KBS N 시리즈 〈AI토피아〉 제1회 영상에서도 확인할 수 있습니다. 방송은 핵심 개념과 배경을 맥락화하고 최근 흐름을 함께 짚어, 본문에서 다룬 방향성을 더 명료하게 이해하는 데 도움이 됩니다.